基于人工智能的SDN负载均衡：一项综合调查
摘要：软件定义网络（SDN）有望成为部署多样化网络的首选平台。与传统网络相比，SDN将控制平面和数据平面分开，实现高效的域范围内流量路由和管理。控制平面中的控制器负责对数据平面转发设备进行编程，而顶层的应用平面则执行策略并为网络进行编程。SDN的不同层级使用接口进行通信。然而，SDN面临着流量分布的挑战，如负载不均衡，这可能会对网络性能产生负面影响。因此，开发人员已经开发了各种SDN负载均衡解决方案，以增强SDN的效果。此外，研究人员正在考虑将一些人工智能（AI）方法应用到SDN中，以提高网络资源利用率和整体性能，因为AI领域发展迅速。本调查重点关注以下几个方面：首先，分析SDN架构并研究SDN中的负载均衡问题。其次，将基于AI的负载均衡方法进行分类，并从算法/技术、解决的问题以及优缺点等各个方面进行全面评估。第三，总结用于衡量这些技术有效性的度量标准。最后，确定基于AI的负载均衡的未来研究趋势和挑战。
作者：Ahmed Hazim Alhilali, Ahmadreza Montazerolghaem
论文ID：2308.02149
分类：Networking and Internet Architecture
分类简称：cs.NI
提交时间：2023-08-07